Zacznij terazZacznij za darmo

Przycinanie ciągów znaków

W poprzednim ćwiczeniu udało się zidentyfikować właściwy typ danych i przekonwertować kolumnę user_birth_year na poprawny typ, co pozwoliło wyciągnąć liczby dające nieco więcej informacji o zbiorze danych.

Innym częstym problemem z brudnymi danymi jest obecność dodatkowych elementów – takich jak znaki procentu czy kropki w liczbach – przez które są one wczytywane jako typ character. Aby móc wykonywać na nich obliczenia, trzeba usunąć te zbędne elementy i przekonwertować liczby z typu character na numeric. W tym ćwiczeniu przekonwertujesz kolumnę duration z typu character na numeric, ale najpierw konieczne jest usunięcie słowa "minutes" z każdej wartości.

Biblioteki dplyr, assertive i stringr są już załadowane, a zbiór bike_share_rides jest dostępny.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Czyszczenie danych w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Użyj funkcji str_remove(), aby usunąć "minutes" z kolumny duration w zbiorze bike_share_rides. Dodaj wynik jako nową kolumnę o nazwie duration_trimmed.
  • Przekonwertuj kolumnę duration_trimmed na typ numeric i dodaj wynik jako nową kolumnę o nazwie duration_mins.
  • Sprawdź strukturę bike_share_rides za pomocą glimpse i zweryfikuj, że kolumna duration_mins jest typu numeric.
  • Oblicz średnią wartość kolumny duration_mins.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

bike_share_rides <- bike_share_rides %>%
  # Remove 'minutes' from duration: duration_trimmed
  mutate(duration_trimmed = ___,
         # Convert duration_trimmed to numeric: duration_mins
         duration_mins = ___)

# Glimpse at bike_share_rides
___

# Assert duration_mins is numeric
___

# Calculate mean duration
___
Edytuj i uruchom kod